更多技术交流.求职机会.试用福利,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了,它强大的数据分析性能让人印象深刻.但在字节大量生产使用中,发现了ClickHouse依然存在了一定的限制.例如: 缺少完整的upsert和delete操作 多表关联查询能力弱 集群规模较大时可用性下降(对字节尤其如此) 没有资源隔离能力 因此,我们决定将ClickHouse能力进行全方位加强,打造一款更强大的数据分析平台.本篇将详细介绍我们是如…

来自字节跳动的管梓越同学一篇关于Apache Hudi在字节跳动推荐系统中EB级数据量实践的分享. 接下来将分为场景需求.设计选型.功能支持.性能调优.未来展望五部分介绍Hudi在字节跳动推荐系统中的实践. 在推荐系统中,我们在两个场景下使用数据湖 我们使用BigTable作为整个系统近线处理的数据存储,这是一个公司自研的组件TBase,提供了BigTable的语义和搜索推荐广告场景下一些需求的抽象,并屏蔽底层存储的差异.为了更好的理解,这里可以把它直接看做一个HBase.在这过程中为了能够服务…

工作中我们经常用到多个left join去关联其他表查询结果,但是随着数据量的增加,一个表的数据达到百万级别后,这种普通的left join查询将非常的耗时. 举个例子:  现在porder表有 1000W数据,其他关联的表数据都很少,因为条件的限制必须要关联3个表,正常的逻辑就是这样写,但是我们在数据库执行的时候会发现这样的SQL非常耗时,而且此时才 limit 800  这样的SQL怎么能让用户受得了呢? select p.*,b.supplier,t.type,c.org   from p…

更多技术交流.求职机会.试用福利,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 ClickHouse 作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一,拥有着同类型 DBMS 难以企及的查询速度.作为该领域中的后起之秀,ClickHouse 已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮.但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂 query 场景下,ClickHouse 容易存在查询异常问题,影响业务正常推进. 字节跳动作为国内最大规模的 ClickHouse 使用者,在对 C…

背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高.​ 目前字节跳动中国区 M…

基于oracle的应用系统很多性能问题,是由应用系统sql性能低劣引起的,所以,sql的性能优化很重要,分析与优化sql的性能我们一般通过查看该sql的执行计划,本文就如何看懂执行计划,以及如何通过分析执行计划对sql进行优化做相应说明. 一.什么是执行计划(explain plan) 执行计划:一条查询语句在oracle中的执行过程或访问路径的描述. 二.如何查看执行计划 1.set autotrace on 2.explain plan for sql语句; select plan_tabl…

mysql如何执行关联查询与优化 一.前言 在数据库中执行查询(select)在我们工作中是非常常见的,工作中离不开CRUD,在执行查询(select)时,多表关联也非常常见,我们用的也比较多,那么mysql内部是如何执行关联查询的呢?它又做了哪些优化呢?今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱. 二.mysql如何执行关联查询 mysql关联执行的策略很简单:mysql对任何关联都执行嵌套循环关联操作.即:mysql先在一个表中循环取出单条数据,然后再嵌套循环到下一个表中寻找匹配的行,依次…

作者:汤圆 个人博客:javalover.cc 前言 背景:Spring Boot + MybatisPlus 用MybatisPlus就是为了不写SQL,用起来方便: 但是如果需要多表联合查询,还是需要手写SQL(不过GitHub上也是有一些开源的库,可以不写SQL) 本节介绍的还是通用的写法,基于注解SQL实现的多表联合查询 简介 大概流程就是 先把要联合查询的参数封装到一个类里进行返回 - 结果类 再在mapper中注入SQL查询语句 - @Select 最后在service中拼接查询条件…

在字节跳动内部,Presto 主要支撑了 Ad-hoc 查询.BI 可视化分析.近实时查询分析等场景,日查询量接近 100 万条.本文是字节跳动数据平台 Presto 团队-软件工程师常鹏飞在 PrestoCon 2021 大会上的分享整理. 在字节跳动内部,Presto 主要支撑了 Ad-hoc 查询.BI 可视化分析.近实时查询分析等场景,日查询量接近 100 万条. • 功能性方面:完全兼容 SparkSQL 语法,可以实现用户从 SparkSQL 到 Presto 的无感迁移: • 性能…

Go RPC 框架 KiteX 性能优化实践 原创 基础架构团队 字节跳动技术团队 2021-01-18…